多域环境中异构噪声短信号的伪装与决策
机器学习
2021-06-07 v1 信息论
math.IT
应用统计
摘要
工业与政府中两个或多个数字设备间的数据传输需要安全且敏捷的技术。数字信息分发常需部署物联网(IoT)设备与数据融合技术，这些技术在民用与军用环境中也日益流行，例如智慧城市与战场物联网(IoBT)的出现。这通常需要从多源捕获并整合数据。由于数据集未必源自相同传感器，融合数据通常导致复杂的 Big Data 问题。鉴于 IoT 数据集的潜在敏感性，区块链技术被用于促进 IoT 数据集的安全共享，使数字信息可分发但不可复制。然而，区块链在复杂性、可扩展性与过高能耗方面存在若干限制。我们提出一种通过将信息(传感器信号)转换为图像或音频信号来隐藏信息的方法。在最近的军事现代化尝试之一中，我们通过研究实现智能识别与检测操作的挑战来探究传感器融合方法，并展示了所提出的深度学习与异常检测模型的可行性，这些模型可支持未来来自可穿戴设备的特定手势警报系统的应用。
引用
@article{arxiv.2106.02044,
title = {Heterogeneous Noisy Short Signal Camouflage in Multi-Domain Environment Decision-Making},
author = {Piyush K. Sharma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.02044},
year = {2021}
}
备注
Published at: http://www.ibai-publishing.org/journal/issue_massdata/2020_september/massdata_11_1_3_26.php. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2106.01497